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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.
초록
본 연구는 국민들에게 불안감을 야기하고 전반적인 사회활동을 위축시키는 메르스와 같은 질병의 유행이 공공도서관의 이용에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 국립세종도서관에 위치하고 있는 “공공도서관 빅데이터 수집 및 분석 플랫폼”을 통해 전국 303개 공공도서관에서 수집된 18,711,453건의 대출기록을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 메르스가 유행했던 2015년도는 64,645.05권으로 2014년보다 하루 평균 6,300권 가량 대출책수가 감소하였다. 둘째, 2014년의 경우 7월 5일부터 8월 19일까지의 일평균 대출책수가 4월 4일부터 5월 19일까지와 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났다. 이는 학생들의 여름방학이 공공도서관의 대출책수 증가에 영향을 주었을 것으로 파악할 수 있다. 셋째, 메르스가 발생했던 2015년의 경우 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수가 메르스 유행기간인 5월 20일부터 7월 4일까지보다 많은 것으로 나타났으나 메르스 유행 전 기간과는 유의한 차이가 존재하지 않았다. 넷째, 2014년과 2015년의 메르스 유행 전 기간의 일평균 대출책수와 2014년과 2015년의 메르스 유행 기간의 일평균 대출책수에는 유의한 차이가 없었으나, 2014년과 2015년의 메르스 유행 후 기간의 일평균 대출책수에서는 유의한 차이가 있었다. 연구 결과 국민들에게 불안감을 가져다 준 메르스는 질병의 유행 기간 보다는 오히려 유행 후 기간 동안 공공도서관의 일평균 대출책수에 영향을 주었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study aimed to investigate the impact of the epidemic disease including Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS) on the usage of public libraries. Such disease yields anxiety throughout the nation and discourages social activities in general. 18,711,453 records from 303 public libraries were examined with “big data retrieval & analysis platform for public libraries” located in Sejong National Library. The results are as follows. First, in 2015, when MERS was prevalent, the daily mean of books checked out was 64,645.05, showing decrease of 6,300 per day compared to that of 2014. Second, in 2014, the daily mean of books checked out from July 5th to August 19th was greater than that of from April 4th to May 19th and that of from May 20th to July 4th, implying the impact of summer vacation on the increase in books checked out in public libraries. Third, in 2015, the daily mean of books checked out from July 5th was greater than during MERS outbreak(from May 20th to July 4th), while it did not show statistically significant difference with that of before the outbreak. Fourth, the daily mean of books checked out did not show statistically significant difference between 2014 and 2015 before and during the outbreak, while it showed statistically significant difference between 2014 and 2015 after the epidemic period. The results indicate that MERS and the anxiety it brought nationwide had an impact on the daily mean of books checked out in public libraries after the epidemic period rather than during the outbreak.
초록
학교도서관은 정보자원을 기반으로 다양한 교육활동을 통해 학교의 교육목적 달성을 지원하는 기관으로 자원과 이용자를 연결하기 위해서는 교과교사의 인식이 중요하다. 그러나 지금까지 대부분의 연구는 사서교사의 자기인식을 바탕으로 진행되어 왔다. 본 연구에서는 교과교사의 학교도서관 프로그램과 협력수업 경험이 학교도서관 역할과 사서교사의 전문성 인식에 미치는 영향을 파악하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 서울․경기 지역의 국․공립 고등학교 8개교의 교과교사 78명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 그 결과는 요인분석과 회귀분석의 분석 방법을 포함하여 통계적으로 분석하였다. 그 결과, 교과교사의 프로그램과 협력수업 경험은 학교도서관의 정보적․교육적․문화적 역할 인식과 사서교사의 교육지원․도서관 전문성 인식에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 학교도서관 현장에서 프로그램과 협력수업 운영 시에 학교도서관 역할과 사서교사 전문성에 대한 교과교사의 인식 개선방안을 제안하였다.
Abstract
A school library is an institution that supports the school’s educational objectives through various educational activities based on information resources, and teachers’ perception is essential to connect resources and users. However, most studies have been conducted based on the self-perception of teacher librarians. This study aims to understand the effect of teachers’ experience of library programs and cooperative classes with the school library on their perception of the school library roles and librarian teachers’ professionalism. A questionnaire survey was conducted on 78 teachers at eight national and public high schools in Seoul and Gyeonggi Province, and the results were statistically analyzed using factor analysis and regression. As a result, it was found that the teachers’ experiences affect their perception of the school library’s roles, especially informational, educational, and cultural roles. Also, the teachers’ experiences affect their perception of librarian teachers’ educational support and library expertise. Based on the results, considerations in school library programs and cooperative classes were suggested to improve teachers’ perception of the school library roles and librarian teachers’ professionalism.
초록
본 연구는 전국적으로 공공도서관 디지털자료실 구축사업이 완료된 이후 약 5년이 경과한 현 시점에서 디지털자료실의 운영 현황을 조사․분석한 결과를 토대로 향후 디지털 자료실의 활성화와 효율적인 운영 방안을 모색해 보았다. 그 결과, 무엇보다도 인프라 측면의 보완 및 개선이 가장 시급한 것으로 드러났다. 또한 공공도서관 디지털자료실의 향후 운영 방안으로는 크게 디지털자료실 통합운영체계 구축과 디지털자료실 기능 다변화를 추진하여야 한다. 먼저 공공도서관 디지털자료실의 운영실태 조사 내용과 활성화 전략을 다각도로 검토한 결과, 현 시점에서는 디지털자료실에서 가능한 부문을 위주로 최대한 통합하여 운영하는 것이 최선의 대안이 될 수 있다. 다음으로 공공도서관 디지털자료실의 기능 다변화는 기존의 디지털자료실 기능에 다양한 유형의 원자료 및 전용 어플리케이션을 활용한 정보의 제작뿐만 아니라 교육 기능, 참고정보서비스 기능, 온라인/오프라인 커뮤니티 형성 및 정보공유 활성화 기능 등을 추가 또는 강화하여 효율적으로 추진할 수 있다. 이를 통해 향후 공공도서관 디지털자료실은 단순한 인터넷 정보의 접근 및 이용을 위한 장소에서 사서와 이용자, 이용자와 이용자간 커뮤니케이션의 활성화는 물론 정보나 지식의 공유 및 협력활동을 위한 온라인/오프라인 공간으로 발전되어야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to find methods for utilizing digital room in public library and its efficient operation by analyzing the status quo of the digital rooms in public libraries, which had been built nation-widely about 5 years ago. It is found that it is urgent to supplement and improve the infrastructure of them. It is also required to build multi-functional digital rooms and an integrated operational system for digital rooms. Implementation of an integrated operational system, first of all, for applicable sections of digital room may be the best alternative. The multi-functional digital rooms can be built, which, in addition to its traditional function, can include a variety of original information resources and function of information creation using application programs, as well as functions such as education, information services, online/offline community creation, and activating information sharing. In the future, the digital rooms in public libraries must play a significant role as online/offline spaces, which are not the places for use and access to internet information resource, but for information/knowledge sharing and collaborative activities. It also must provide a communication channel between librarians and users as well as among users themselves.
초록
국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.
초록
인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 ‘음성결제(Voice Payments)’가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 ‘목소리’를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 ‘구체성’, ‘친밀감’, ‘자율성’을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.
Abstract
As the payment service sector actively embraces artificial intelligence technology, “Voice Payments” is becoming a trend in contactless payment services. Voice payment services can execute payments faster and more intuitively through “voice,” the most natural means of communication for humans. In this study, we selected richness, intimacy, and autonomy as factors for building trust with artificial intelligence agents. We wanted to determine whether the trust will be formed if the factors were applied to the voice payment services. The experiment results showed that the higher the richness and autonomy of the voice payment interface and the lower the intimacy, the higher the trust. In addition, the two-way interaction effects of richness and autonomy were significant. We analyzed and synthesized the collected short-answer system to identify users’ anxiety when using voice payment services and proposed speech interface design ideas to increase their trust in the voice payment.
초록
본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.
Abstract
This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.
초록
이 연구는 2007년부터 2020년까지 공공도서관 통계를 이용하여 공공도서관의 기본 정보와 시설을 중심으로 14년 동안 우리나라 공공도서관의 변화 추이와 현황을 분석하였다. 연구 데이터는 국가도서관통계시스템으로부터 수집하고 이를 우리나라 인구수 및 1인당 GDP와 비교하였다. 그 결과, 우리나라 공공도서관은 2020년 현재 1,172개관으로 2007년에 비해 양적 측면에서 약 2배 가까이 증가하였으며, 이러한 증가는 1인당 GDP 및 인구수와 매우 강한 상관관계가 있음을 파악하였다. 2020년에는 지자체 소속 위탁 운영 공공도서관이 229개관으로 2007년에 비해 그 비율이 18.8%에서 25.1%로 상승하였다. 공공도서관의 부지면적은 도서관마다 편차가 크지만 시간이 지남에 따라 점점 넓어지는 추세를 보이며, 건물 연면적은 지자체 소속 도서관보다 교육청 소속 도서관이 더 넓고 시간에 따라 점점 넓어지는 추세를 보인 반면, 지자체 소속 도서관은 다소 감소하였다. 도서관의 총 좌석 수는 모든 도서관에서 감소하고 있으며 어린이 열람석과 노인 및 장애인 열람석은 다소 증가하는 경향을 보였다.
Abstract
This study analyzed the trends and current status in public libraries in Korea for 14 years, focusing on the overview and facilities of public libraries using public library statistics from 2007 to 2020. The research data were collected from the National Library Statistics System and compared with the population and GDP per capita of Korea. As a result, the number of public libraries in Korea is 1,172 as of 2020, which has nearly doubled compared to 2007, and it was found that this increase has a very strong correlation with GDP per capita and population. There were 229 contracting out public libraries operating by the local government in 2020, and the contracting out rate increased from 18.8% in 2007 to 25.1%. Although the site area of public libraries varies greatly from library to library, it tends to get larger over time. The total floor area of public libraries operating by the Office of Education is larger than that of public libraries operating by the local government, and it gradually increases over time, but the total floor area of public libraries operating by the local government have decreased slightly. The total number of seats in the library is decreasing in all libraries, and the reading seats for children and the reading seats for the elderly and the disabled tend to slightly increase.
초록
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.
초록
본 연구에서 제안되는 세종시립도서관 정보서비스 및 프로그램은 국내 지역대표도서관 및 해외도서관 사례들을 종합하여 제안한다. 제안의 특징으로 첫째, 세종시립도서관에서 제공가능한 정보서비스를 영역별, 이용자별, 자료 유형별, 매체별, 협력기관별 등으로 다양하게 제안한다. 둘째, 생애주기별 이용자프로그램을 강화하여 독서토론, 독서체험, 독서 이벤트 등의 다양한 연령별․관심별 독서 프로그램을 제공한다. 성인, 어린이, 가족프로그램 등 세종시 인구 특성을 반영한 이용자 기반의 프로그램을 강화한다. 셋째, 메이커스페이스 공간을 확보하여 활용한다. 넷째, 세종시립도서관에서 개발한 독서 프로그램을 지역 도서관과 협력하여 홍보 및 공유한다. 다섯째, 세종시 지역주민의 봉사 활동 및 재능 기부 등의 참여를 유도한다. 여섯째, 도서관 웹사이트, 소셜 미디어 등을 활용한 도서관 정보서비스를 제안하고, 이용자와의 상호 협력 채널을 개발한다.
Abstract
Sejong City Library information services and programs proposed in this study are proposed by combining cases of local representative libraries and overseas libraries. As a feature of the proposal, first, various information services that can be provided by the Sejong City Library are proposed by area, by user, by data type, by media, by partner institution, etc. Second, by reinforcing user programs for each life cycle, various reading programs by age and interest, such as reading discussion, reading experience, and reading events, are provided. Reinforce user-based programs that reflect the characteristics of Sejong City’s population, such as adult, child, and family programs. Third, secure and utilize maker space space. Fourth, the reading program developed by the Sejong City Library is promoted and shared in cooperation with local libraries. Fifth, induce participation of local residents in Sejong City, volunteer activities and talent donation. Sixth, propose library information services using library websites and social media, and develop channels for mutual cooperation with users.